신호정보 수집(: Signal Intelligence, SIGINT) 기술은 군수산업을 비롯한 여러 분야에서 다양한 데이터 수집을 목적으로 활발하게 사용되고 있다. 효율적으로 신호정보 및 데이터를 수집하고 수집된 데이터를 송/수신하기 위해서는 신호의 정확한 도래각 정보가 필요하고, 간섭 또는 재밍 신호로부터의 통신 방해가 최소화되어야 한다. 본 논문에서는 효율적으로 신호정보 및 데이터를 수집하고 송/수신하기 위한, 평면 배열 안테나 기반의 적응 빔형성 위성 시스템 구조를 소개한다. 제시된 적응 빔형성 시스템은 폄면 배열 형태의 안테나, MUSIC(: Multiple Signal Classification) 알고리즘 기반의 도래각 추정기, MVDR(: Minimum Variance Distortionless Response) 간섭 제거기, 신호처리 및 D/B 유닛, MMSE(: Minimum Mean Square Error) 기반의 송신 빔형성기 등으로 구성되어 있다. 또한, 컴퓨터 시뮬레이션을 통해, 제시된 시스템의 성능을 평가하고 분석한다.
전송 빔포밍은 다수의 송수신 안테나 기법에서 다이버시티 이득을 최대로 얻을 수 있는 간단한 방법으로 널리 알려져 있다. 그러나 이와 같은 다이버시티 이득을 얻기 위해서는 송신단과 수신단 모두 채널 상태에 관한 정보를 완벽하게 알고 있어야 하고 이는 피드백이 한정되어 있는 실제 시스템에서 비현실적이다. 이와 같은 이유로 현실적인 시스템에서는 송수신단이 모두 알고 있는 코드북(codebook)에서 수신단 출력에서의 신호 대 잡음비(SNR)가 최댓값을 갖는 전송 빔포밍 벡터를 선택하여 이의 인덱스만 수신단에서 송신단으로 피드백 해주는 코드북을 기반으로 하는 피드백 기법을 사용한다. 본 논문에서 우리는 코드북 기반의 피드백을 사용하는 다중 송신 안테나 시스템 (MISO)에서 피드백 채널에 에러가 존재하였을 경우에 대한 성능을 평균 비트 에러 (BER) 측면에서 수식적으로 분석하였으며, 이 수식을 이용하여 주어진 코드북에 대하여 최적의 빔포밍 벡터 인덱싱 기법을 제안하였다.
최근 요구되는 트래픽이 지속적으로 증가하면서 광대역의 주파수를 확보할 수 있는 밀리미터파 기반의 이동통신 기술이 주목을 받고 있다. 하지만 밀리미터파 대역의 채널은 NLoS (Non-Line-of-Sight) 환경에 취약하며 경로 감쇠가 매우 큰 문제점을 갖는다. 이를 위해 기지국에 수십 개 이상의 안테나를 장착하여 빔 형성을 통해 경로 감쇠를 보완하는 Massive MIMO (Multiple Input and Multiple Output) 시스템이 연구되고 있다. 기존 빔 형성 기법에는 아날로그 방식과 디지털 방식이 있지만 시스템의 복잡도와 비용적인 측면에서 Massive MIMO 시스템에 적용하기에 현실적인 어려움이 따른다. 따라서 본 논문에서는 밀리미터파 대역의 Massive MIMO 시스템에서 상기 두 방식을 융합한 하이브리드 빔 형성 기법을 연구한다. 또한 다수의 안테나를 장착한 다중 사용자를 서비스할 수 있도록 공간 다중화 기법을 고려한다. 주파수 효율 분석을 통해 빔 형성 및 공간 다중화에 의한 이득을 평가한다.
본 논문에서는 인지 라디오 (Cognitive Radio; CR)와 기존 라디오 (Incumbent Radio; IR) 시스템의 공존을 위한 인지적인 빔포밍 (Cognitive Beamforming) 기법을 제안한다. 제안된 인지적인 빔포밍 기법은 스펙트럼 사용에 있어서 IR 시스템의 우선권을 보장하기 위해 동일한 시간에 동일한 주파수를 점유하고 있는 IR 시스템에게 아무런 간섭 영향도 일으켜서는 안 된다. 이와 더불어, 제안된 기법은 위 조건을 만족시키는 범위 내에서 CR 사용자에게는 최대 채널 이득을 제공할 수 있어야 한다. 이러한 목적을 위해, 제안된 기법은 추가적인 무선자원 소모없이 CR 사용자에게는 데이터 전송을 가능하게 하면서 IR 사용자에게는 아무런 간섭 영향도 일으켜서는 안 된다. 모의실험 결과, 제안된 기법을 사용할 경우 CR사용자는 IR사용자에게 간섭영향을 일으키지 않았으며, IR 시스템의 주파수 사용 우선권을 전혀 고려하지 않은 이상적인 빔포밍 시스템과 비교하여 CR사용자의 비트오율 (Bit Error Rate) 성능이 약간 열화됨을 확인하였다.
고전송률 지상파 디지털멀티미디어 방송 즉 Advanced T-DMB 방송 (이하 AT-DMB)은 기존 T-DMB와 역호환성을 유지하면서 전송률을 최대 2 배로 높이기 위한 방법의 하나로 개발 되고 있다. AT-DMB 시스템은 T-DMB의 DQPSK 변조신호에 새로운 변조가 적용된 신호를 중첩하는 계층변조를 적용 한다. AT-DMB의 계층변조에는 새로 추가하는 향상 계층신호로 이동성에 강한 BPSK 신호를 더하는 B 모드와 보다 많은 데이터 전송을 위한 QPSK 신호를 더하는 Q 모드가 있다. T-DMB와 역호환성 유지 및 방송권역 축소를 최소화하기 위해 향상 계층의 신호를 작게 유지 해야 한다. 이 때문에 새로 추가된 향상계층 신호는 전송채널에 존재하는 페이딩에 의해 쉽게 왜곡될 수 있다. 이를 위해 향상 계층의 신호에는 기존의 길쌈 부호 보다 에러 정정 능력이 뛰어난 터보 부호를 채용하고 있다. 그러나 AT-DMB의 경우 기본계층과 향상계층 사이에 존재하는 QEF(quasi error free) SNR(signal to noise ratio) 차이로 인해 방송권역에 차이가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 별도의 송신 출력의 증가 없이 AT-DMB 신호를 안정적으로 수신할 수 있는 빔형성 이득과 다이버시티 이득을 동시에 얻을 수 있는 고유 공간 빔형성 기법을 적용한 AT-DMB 수신 방법을 제안한다. 제안한 고유 공간 빔형성 기법이 적용된 AT-DMB 수신 방법에 대해 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 성능을 검증하였고 그 적용성을 제시하였다.
본 논문에서는 FDD를 기반으로 한 상향링크 다중사용자 MIMO 시스템을 가정하였다. 실제 시스템 구현을 고려한 전송 기법으로 안테나 선택 기법과 송신 빔포밍 기법을 제시하였다. 본문에서는 두 가지 전송 기법에 대한 시스템 모델을 설명하고 각각의 전송 기법에 대하여 최대 전송률에 도달하는 동시에 낮은 복잡도를 나타내는 스케줄링 알고리즘을 제안하였다. 실험 결과를 통해 제안된 스케줄러는 낮은 복잡도를 갖는 동시에 최대 전송률을 나타내는 Brute-force 스케줄러와 비교하여 성능이 거의 일치함을 확인할 수 있다.
이 논문에서는 Pre-FFT 빔 형성기를 가진 MIMO(Multi-Input Multi-Out)-OFDM(Orthogonal Frequency Division Multiplexing)시스템 구조에 적합한 적응 빔 형성기법과 결합된 전력제어 기법을 제안한다. 제안된 전력제어 기법과 적응 빔 형성기법이 결합되어 송신전력을 제어하는 과정과 빔형성기 계수를 갱신하는 과정이 시간적으로 함께 iterative하게 이루어져서 수렴하게 되면 원하는 방향으로 빔이 형성되고 각 부반송파별로 원하는 SNIR 값에 수렴하게 되어 다중 사용자 환경에서 성능개선 효과를 얻을 수 있다. Pre-FFT 빔 형성기를 가진 MIMO-OFDM 시스템에 전력 제어기법을 결합할 경우 시스템의 성능 개선 효과를 모의 실험을 통하여 확인한다.
적응형 어레이는 다중 접속 간섭(MAI, Multiple Access Interference)을 감쇠시키는 효과적인 방법을 제안하고 현재와 미래의 무선 커뮤니케이션 시스템의 성능을 개선한다. 본 논문에서는 페이딩 환경 안에서 기본 위치(BS, Base Station) 어레이 안테나와 함꼐 IS-95에 근거한 CDMA(Code Division Multiple Access) 시스템의 이론적인 평균 비트 오류율을 분석하기 위해서 제안한 분석법을 적용한다. 사용자의 수, 안테나의 수와 잡음 레벨의 기능에 따른 SINR(Signal Interference plus Noise Ratio)을 위해 수정된 식을 제안한다. 또한 다른 사용자와 채널 시나리오를 고려한 시뮬레이션의 결과를 증명한다.
The sensor networking technique as the radio network which does not have the base infrastructure network. The sensor nodes oneself automatic compose the network and simultaneously accomplish two roles of the router and data source. The sensor network is kind of Ad-hoc network is a possibility of seeing from point. sensor networking technique is restricted that limit of the memory and the battery back with the resources of the node. The sensor nodes overcomes the restriction of the resources it is in the process of researching the multi-hop routing technique which the sensor network divided cluster routing techniques which are researched. this paper proposed using beamforming antenna which has the directivity of the electric wave. the beamforming antenna from the Ad-hoc network using technique. the proposal is that raises the efficient of data trans mission from the sensor network and extends the lift time of the sensor network.
Distributed massive MIMO systems, which have high bandwidth efficiency and can accommodate a tremendous amount of traffic using algorithms such as zero-forcing beam forming (ZFBF), may be deployed in large public venues with the antennas mounted under-floor. In this case the channel gain matrix H can be modeled as a multi-banded matrix, in which off-diagonal entries decay both exponentially due to heavy human penetration loss and polynomially due to free space propagation loss. To enable practical implementation of such systems, we present a multi-banded matrix inversion algorithm that substantially reduces the complexity of ZFBF by keeping the most significant entries in H and the precoding matrix W. We introduce a parameter p to control the sparsity of H and W and thus achieve the tradeoff between the computational complexity and the system throughput. The proposed algorithm includes dense and sparse precoding versions, providing quadratic and linear complexity, respectively, relative to the number of antennas. We present analysis and numerical evaluations to show that the signal-to-interference ratio (SIR) increases linearly with p in dense precoding. In sparse precoding, we demonstrate the necessity of using directional antennas by both analysis and simulations. When the directional antenna gain increases, the resulting SIR increment in sparse precoding increases linearly with p, while the SIR of dense precoding is much less sensitive to changes in p.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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